图像信息融合与识别

第1章绪论

1.1数据及图像融合技术

1.1.1信息融合技术的发展

1.1.2图像融合技术的发展

1.1.3信息融合理论

1.2模式识别基本概念

1.2.1模式识别

1.2.2模式识别的基本方法

1.2.3特征矢量和特征空间

1.2.4图像识别

1.3图像信息融合与识别技术在军事中的应用

1.4本书内容安排

第2章多传感器图像配准融合原理

2.1引言

2.2多种图像传感器以及图像模型

2.2.1图像传感器

2.2.2传感器图像模型

2.3多种图像融合模型、原理和层次

2.3.1图像融合模型

2.3.2图像融合原理

2.3.3图像融合目的

2.3.4图像融合层次

2.3.5图像融合方法

2.4多传感器图像配准模型和原理

2.4.1数字图像预处理

2.4.2配准技术基本概念

2.4.3多源图像配准原理

2.4.4图像配准过程

2.4.5图像配准方法

小结

第3章基于频域相位相关的多源图像的高精度配准

3.1引言

3.2像素级配准算法

3.2.1空域互相关配准

3.2.2傅里叶变换配准

3.3亚像素级配准算法研究

3.3.1插值法

3.3.2微分法

3.4插值和相位相关多源图像亚像素级配准

3.4.1插值和相位相关亚像素级配准方法的原理分析

3.4.2插值方法原理

3.4.3相位相关亚像素级的配准

3.4.4亚像素级配准精度理论分析

3.4.5算法分析

3.5实验和讨论

小结

第4章亚像素级边缘定位方法

4.1引言

4.2边缘检测

4.2.1边缘分类检测

4.2.2亚像素级边缘检测

4.3概率估计亚像素级边缘中心定位算法

4.3.1细化方法

4.3.2概率估计亚像素级边缘中心算法原理

4.4算法及精度分析

4.4.1无偏估计算法

4.4.2中值算法及其精度

4.4.3算法实现

4.5实验结果

小结

第5章最大互信息图像配准方法研究

5.1引言

5.2相似性测度

5.2.1相似性测度

5.2.2基本概念

5.3互信息多模医学图像配准

5.3.1互信息配准原理

5.3.2互信息配准算法

5.3.3多参数最优化分析

5.4互信息图像配准实验结果分析

5.4.1实验验证

5.4.2实验结果讨论

小结

第6章基于小波概率估计的图像融合方法研究

6.1引言

6.2图像的小波变换

6.2.1小波变换概述

6.2.2图像的小波变换及其Mallat算法

6.2.3基于小波变换的图像融合

6.3多源图像融合的概率估计模型

6.3.1概率统计模型

6.3.2贝叶斯融合

6.3.3比较融合规则

6.3.4模型中参数估计

6.4基于小波包的多光谱图像融合

6.4.1小波包变换

6.4.2小波包定义

6.4.3小波包空间

6.4.4小波包分解和重构

6.4.5小波包图像融合规则

6.5小波概率估计和小波包图像融合实验

6.5.1小波概率估计和小波包图像融合实验

6.5.2融合图像质量的评价

小结

第7章模式识别与分类器

7.1模式识别概述

7.1.1模式识别

7.1.2模式识别系统

7.1.3模式识别的基本过程

7.1.4模式识别的主要方法

7.1.5模式识别的关键问题

7.2分类器设计

7.2.1分类器设计准则

7.2.2分类器设计基本方法

7.2.3判别函数

7.2.4分类器的选择

7.2.5训练与学习

7.3基于概率统计的贝叶斯(Bayes)分类器

7.3.1贝叶斯分类器

7.3.2贝叶斯决策原理

7.3.3基于最小错误率的贝叶斯决策

7.3.4基于最小风险的贝叶斯决策

7.4几何分类器

7.4.1几何分类器的基本概念

7.4.2线性判别函数

7.4.3增量校正算法

7.4.4Fisher分类器方法

7.4.5线性分类器实现分类的局限性

7.4.6非线性判别函数

7.4.7势函数分类法

小结

第8章图像预处理技术

8.1概述

8.2图像预处理

8.2.1空间域图像增强技术

8.2.2图像平滑

8.2.3图像锐化

8.2.4频率域增强技术

8.3图像的几何畸变校正

小结

第9章图像分析与图像识别

9.1图像边缘检测

9.1.1一阶微分算子

9.1.2二阶微分算子

9.1.3算子比较

9.1.4多尺度边缘检测

9.2图像分割

9.2.1基于闽值选取的图像分割

9.2.2基于区域的图像分割方法

9.2.3基于边缘检测的图像分割

9.3图像特征分析与提取

9.3.1颜色特征分析

9.3.2形状特征分析

9.3.3纹理特征分析

9.4图像分类与识别

9.4.1图像分类识别的原理

9.4.2模板匹配识别技术

9.4.3统计分类识别

9.4.4模糊分类识别法

小结

第10章基于VMEBUS的多源图像实时配准融合系统

10.1引言

10.2系统构成和原理

10.2.1系统技术参数要求和分析

10.2.2系统工作过程

10.2.3系统组成

10.2.4VME总线和实时多任务操作系统VxWORKS

10.2.5视频采集模块

10.2.6系统管理／显示模块

10.2.7图像数据处理模块

10.3硬件特殊结构设计

10.3.1双通道视频信号同步

10.3.2帧缓存和数据传送

10.4配准和融合算法

10.5实验结果

小结

参考文献

致谢

　　本书是在作者参加国防预研项目研究成果的基础上扩展编著的，理论研究具有创新性，工程应用具有实际性。介绍了当前图像信息融合与图像目标识别研究领域居国际领先地位的科学理论，提出的理论方法思想新颖，在国内具有先进性，并且在工程技术实现理论方面有所突破。给出了图像信息融合实验样机的实例，内容具体、实用，对国防科技和武器装备发展具有推动作用，是工程性较强的应用科学专著。　　本书内容主要包括多源图像配准、融合和图像识别的基本理论，以及图像配准、融合、识别赖以发展的理论基础，如统计推断与估计、智能计算、模式识别理论基础等；还包括频域相关配准、塔式变换融合、小波变换图像融合方面的理论；讨论分析了客观和主观的融合图像质量评价标准；涉及红外图像与可见光图像融合，遥感图像融合，医学多模图像配准等新技术。　　本书知识体系完整，内容资料详实，理论深入浅出，实验材料取舍恰当，适合作为从事多源图像融合和图像模式识别相关研究方向的电子工程专业技术人员的参考资料，也可以作为高等院校、科研院所计算机与电子信息类研究生的专业教材与参考书籍。